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機械学習プロジェクト用リファレンス

概要

機械学習プロジェクトに関しての自分用の備忘録です。まだ、プロジェクト自体にアサインされたばかりなので、とりあえず調べ物の途中経過的なリストです。
それでも皆さんの学習やプロジェクトの参考になれば幸いです。そのうちそれぞれ文献のまとめ記事も作成しようと考えています。

KDNuggets(英文)

https://www.kdnuggets.com/

機械学習、ディープラーニングなどデータサイエンスに関する記事がまとめられているサイト。最新のディープラーニングのフレームワークの動向についての記事だったり、IoTイベント情報が載ってたりで情報豊富。毎日チェックしています。

Advice For New and Junior Data Scientists (英文)

https://www.kdnuggets.com/2017/11/chang-advice-new-junior-data-scientists.html

TwitterからAirbnbへとキャリアチェンジをしたRobert Chang氏の記事。機械学習プロジェクトの難しい点や言語の学習について、現場サイドからアドヴァイスしています。詳しくは後日まとめようと思います。

仕事ではじめる機械学習

http://amzn.asia/1q8LSMM

仕事で機械学習をはじめる人の定番、らしいです。機械学習プロジェクトに関して僕が初めて手に取った本です。個人的には第1章でほぼ全体像を述べてる印象を受けました。

仮説検証とサンプルサイズ

http://techlife.cookpad.com/entry/2016/09/26/111601

クックパッド開発者のブログです。先に紹介した仕事ではじめる機械学習で紹介されていたので参照したところ、自分は特に仮説検証の部分で非常に役に立つと思います。ちなみに僕はわりとクックパッド閲覧します(とくにお菓子)

機械学習プロジェクトの始め方–人材と体制における3つの役割

https://japan.zdnet.com/article/35103641/

「機械学習プロジェクト」とググると一番最初に出てくる記事でした。先に紹介したものでもよいと思いますが、より簡潔に機械学習プロジェクトに関してフォーカスして書かれているので、頭の整理にとても良いです。

感想

プロジェクトもアサインされたばかりで、右も左もわからない状態から、とりあえず目指すべきものは何かの方向付けには斜め読みしただけでもしてくれると思います。
個人的に良質の文献であれば、たくさんを参照しなくても十分応用できるんじゃないかと思っているので、まずはこれらのリファレンスを読み込みつつ現場でTry&Errorしながら貢献していきたいです。


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